hash冲突的通用解决办法

本文介绍了哈希算法中常见的四种解决冲突的方法:开放定址法、再哈希法、链地址法以及建立公共溢出区。并通过实例展示了开放定址法的应用过程。

Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法 
1, 开放定址法: 
所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入 
公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) 
※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者 
碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到开放的地址,则可将待插入的新结点存人该地址单元)。查找时探测到开放的地址则表明表 
中无待查的关键字,即查找失败。 
比如说,我们的关键字集合为{12,67,56,16,25,37,22,29,15,47,48,34},表长为12。 我们用散列函数f(key) = key mod l2 
当计算前S个数{12,67,56,16,25}时,都是没有冲突的散列地址,直接存入: 

这里写图片描述 
计算key = 37时,发现f(37) = 1,此时就与25所在的位置冲突。 
于是我们应用上面的公式f(37) = (f(37)+1) mod 12 = 2。于是将37存入下标为2的位置: 
这里写图片描述

2, 再哈希法: 
再哈希法又叫双哈希法,有多个不同的Hash函数,当发生冲突时,使用第二个,第三个,….,等哈希函数
计算地址,直到无冲突。虽然不易发生聚集,但是增加了计算时间。

3, 链地址法: 
链地址法的基本思想是:每个哈希表节点都有一个next指针,多个哈希表节点可以用next指针构成一个单向链表,被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向 
链表连接起来,如: 
键值对k2, v2与键值对k1, v1通过计算后的索引值都为2,这时及产生冲突,但是可以通道next指针将k2, k1所在的节点连接起来,这样就解决了哈希的冲突问题 
这里写图片描述
4, 建立公共溢出区: 
这种方法的基本思想是:将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表

### 哈希冲突解决方案概述 哈希表是一种高效的数据结构,用于存储键值对。然而,在实际使用中,由于哈希函数的限制或数据分布的原因,可能会出现哈希冲突的现象,即不同的键被映射到同一个位置。为了解决这一问题,有多种方法可供选择[^1]。 以下是几种常见的哈希冲突解决方案: #### 1. 开放寻址法 开放寻址法的核心思想是在发生冲突时,寻找下一个可用的空闲位置来存储数据。具体实现方式包括以下几种: - **线性探测**:当发生冲突时,按照固定的步长(通常是1)依次查找下一个位置,直到找到空闲位置[^3]。 - **平方探测**:与线性探测类似,但步长为平方数序列,例如 \( i^2 \),以减少聚集现象[^3]。 - **双重哈希**:使用第二个哈希函数计算步长,从而避免聚集问题。例如,假设第一个哈希函数为 \( h_1(k) = k \% m \),第二个哈希函数为 \( h_2(k) = c - (k \% c) \),其中 \( c < m \) 是一个常数[^4]。 #### 2. 链地址法 链地址法通过在每个哈希表槽位维护一个链表来解决冲突。当多个键被映射到同一个槽位时,这些键将被存储在该槽位对应的链表中。这种方法的优点是实现简单且易于扩展,但可能增加内存开销。 #### 3. 再哈希法 再哈希法的基本思想是使用多个哈希函数。当发生冲突时,尝试用另一个哈希函数重新计算地址,直到找到空闲位置[^3]。这种方法可以有效减少冲突概率,但需要额外设计多个哈希函数。 #### 4. 公共溢出区 公共溢出区方法将哈希表分为两部分:主表和溢出区。主表用于存储大部分数据,而溢出区用于存储冲突的数据。当主表中的某个槽位发生冲突时,冲突的元素会被存储到溢出区[^1]。这种方法可以提高空间利用率,但可能降低查询效率。 #### 5. 完美哈希 完美哈希是一种针对静态数据集的无冲突方案。它通过预先构建哈希函数,确保所有键都能被唯一映射到不同的槽位[^2]。虽然完美哈希在特定场景下非常高效,但它通常不适用于动态数据集。 --- ### 示例代码 以下是一个基于链地址法的哈希表实现示例: ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [[] for _ in range(size)] def hash_function(self, key): return key % self.size def insert(self, key, value): index = self.hash_function(key) for item in self.table[index]: if item[0] == key: item[1] = value # 更新值 return self.table[index].append([key, value]) # 插入新值 def search(self, key): index = self.hash_function(key) for item in self.table[index]: if item[0] == key: return item[1] return None # 测试 ht = HashTable(5) ht.insert(1, "one") ht.insert(6, "six") print(ht.search(1)) # 输出: one print(ht.search(6)) # 输出: six ``` --- ### 性能权衡 在选择哈希冲突解决方案时,需要综合考虑以下几个方面: - **时间 vs 空间**:开放寻址法通常占用较少的空间,但可能增加查找时间;链地址法则相反。 - **实现复杂度 vs 性能稳定性**:简单的方法如链地址法容易实现,但性能可能受负载因子影响较大;复杂方法如完美哈希则需要更多前期准备。 - **通用性 vs 特殊优化**:通用方法适用于大多数场景,而特殊优化方法(如完美哈希)仅适用于特定场景。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

抵制平庸 拥抱变化

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值